前沿 // Frontier Research
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當機器人走出實驗室進入家庭,如何確保它們在意外碰撞中自我保護并避免傷人?Yuyu Gao、Xinge Yu及其團隊(香港城市大學)研發出一種具有“痛覺”的神經形態電子皮膚(neuromorphic RE-skin,NRE-skin),不僅能像人類一樣對疼痛做出本能的快速反射,還具備模塊化自我修復能力。這一突破使機器人不再是冷冰冰的預編程機器,而是具備生物般敏銳感知能力的智能助手。
把觸覺轉成“神經脈沖”
NRE-skin通過模仿人類神經系統,利用分層(Hierarchical)的神經形態架構,讓觸覺信號不再需要傳到中央處理器,而是在皮膚內部就完成了初步處理與脈沖編碼。
基于這一仿生設計,NRE-skin同時實現了三項關鍵能力:
- 高分辨率觸覺感知:高效采集并編碼精確的壓力和位置信息。
- 主動保護機制:具備局部反射機制,能夠進行主動疼痛感知與損傷檢測。
- 維護高效性:支持快速更換的模塊化快拆結構。
而這一研究也無疑會為后續的觸覺反饋算法和硬件設計提供新的思路。這種復雜而精細的觸覺感知,將會為機器人領域帶來一次巨大的躍遷。
具體來看,相比于以往的電子皮膚,NRE-skin沒有繼續沿用傳統電子皮膚的“模擬信號采集”思路,而是模擬人類,直接把觸覺轉譯成神經元式的脈沖信號。
在生物系統中,感覺信號經歷的是一個分級處理過程:刺激由末梢神經的局部“感受野”捕獲并編碼,再通過神經纖維層層遞進、逐漸聚焦,最終形成完整的感覺信息傳導至大腦。
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NRE-skin遵循這一思路,在硬件層面實現了“傳感器即神經元”的設計:它將每個壓力傳感器直接與一個微型振蕩電路相集成。
當皮膚感知壓力時,傳感器的電阻變化會即時調控振蕩電路,導致其輸出的脈沖信號頻率發生改變。 具體而言,壓力越大,脈沖發射得越密集,以此完成壓力強度到脈沖頻率編碼的直接轉譯。 更巧妙的是,為了精確定位,每個傳感器被賦予了一組獨特的無源元件(電阻R和電容C)作為其“位置指紋”。 這些元件的配置使得每個位置發出的脈沖,在形狀、寬度或幅度上都具有獨一無二的特征。
由此,NRE-skin通過這種“頻率-強度,特征-位置”的編碼方式,將所有復雜的觸覺信息高效地匯聚到單一傳輸通道中。
分層(Hierarchical)處理
在將觸覺信息編碼為脈沖信號后,NRE-skin借鑒人類皮膚的分層處理,設計了四層結構(封裝層、傳感層、電路層、基底層)。
而且還在電路層面建立了分層的、神經狀的感受野結構,以實現信號的漸進降維和數據流簡化。
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在生物系統中,人類皮膚的功能由精密的四層結構支撐:角質層、表皮層、真皮層和皮下組織。 這些層級中蘊含著高度復雜的感覺系統,分布于真皮和表皮的多種機械感受器與分層的神經感受野共同構成了信息采集與處理的一體化網絡。
該網絡將觸覺刺激分為兩類:
- 基礎感知(如劇烈疼痛)通過脊髓反射弧快速處理,觸發無需大腦參與的局部自動反應(如縮回)。
- 復雜感知(如刺激強度的精確定位和損傷識別)則會被逐級傳遞至大腦皮層,進行更深層次的分析和決策。
與之類似,NRE-skin也采用了類似的四層結構,將感覺信號從外周逐級傳遞至更高層級的處理中心,實現了從粗到細的定位與篩選:
- 封裝層:模擬角質層,提供表面的機械保護和整體防護。
- 基底層:模擬皮下組織,提供緩沖,吸收外力沖擊,并作為機械支撐。
- 傳感層:對應人類的機械感受器,負責感知外部刺激(如壓力),并將其轉換為電信號。
- 電路層:對應人類的信號傳導神經,NRE-skin的核心。負責脈沖編碼、信號處理、局部反射決策。
在四層結構中,電路層是NRE-skin 的核心處理模塊。
它位于傳感層之下,負責將壓力刺激轉換為脈沖序列,并通過一套模擬生物感覺處理機制的人工感受野網絡對信號進行初步處理,實現漸進降維和數據流簡化。
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電路層被進一步細分為五個關鍵功能區域:
- 疼痛中心:用于疼痛信號評估、
- 特征中心:用于識別信號來源的皮膚模塊
- 信號整合器:用于合并各路輸出
- 脈沖發生器:用于生成脈沖序列
- 連接器:用于與外部皮膚模塊連接
在此基礎上,研究人員進一步集成了兩大高級功能:
主動疼痛感知與局部反射
NRE-skin具備基于疼痛閾值觸發的局部反射機制。電路層面的“疼痛中心”實時監測脈沖頻率所反映的壓力強度。
一旦壓力超過閾值,系統會繞過中央處理器,直接觸發類似脊髓反射弧的機制,實現毫秒級的即時保護動作(如縮回),大幅提升機器人的安全響應能力。
損傷自檢與模塊化維護
NRE-skin 通過檢測傳感器周期性產生的“活脈沖”狀態,實現了皮膚損傷的精確自檢和定位。
一旦脈沖停止,即意味著皮膚受損。結合其模塊化快拆設計,這極大地簡化了受損皮膚單元的快速更換與維護流程。
總體看來,NRE-skin 不僅是一種更高效的電子皮膚,更是一種具備自主感知、實時判斷和自我保護機制的仿生智能系統,為未來制造更安全、更具人性化的仿人機器人奠定了堅實的工程基礎。
論文信息:
Yuyu Gao et al, A neuromorphic robotic electronic skin with active pain and injury perception, Proceedings of the National Academy of Sciences (2025). DOI: 10.1073/pnas.2520922122
文章參考:量子位
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